百度AI Studio是针对AI学习者的在线一体化开发实训平台，集合了AI教程。比如深度学习样例工程、各领域的经典数据集、云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区等。
百度 AI Studio 是针对 AI 学习者的在线一体化开发实训平台，集合了 AI 教程。比如深度学习样例工程、各领域的经典数据集、云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区等。
AI Studio 干货满满，刚接触的同学未免不知从何处开始了解，今天将就以「在 AI Studio 上建立线性回归项目」为示例，来学习一下 AI Studio 的特点和基本操作方式。
本文只讲 AI Studio 的特性和操作方式，想具体了解线性回归实现方式的同学可查看网站的示例项目：
正式开始讲：
Ai Studio 的「单机项目」和 Notebook
登录 Ai Studio 的网站后，最先看到的是一个「创建项目」的按钮，这就是所有项目的起点。大胆的点下去，这时页面出现一个神奇的弹窗，这里罗列了很多创建项目的选项，这次可以先不管「项目环境」和「预加载项目框架」，选择默认，在「配置资源」中，选择「单机」（为什么不选「远程集群」后面会讲），项目名称和项目描述可按需编辑。
此时，左下角的两个小「按钮」，需要点击「添加数据集」（数据集是训练模型的素材，这里已经提前备好一个数据集），用户只需选择「UCI Housing 数据集」。
如上图所示，点击「添加」，即可回到刚才界面，再点击「创建」，弹窗提示项目创建成功，至此，用户已完成一个单机项目的创建。下一步，可点击「查看」，了解该项目详情。
进入项目，左边是项目的基本信息，右边是代码区域（处于原是为编辑状态），若用户点击代码区域，不能实现编辑，用户需要点击右上角「运行项目」，进而进入编辑代码页面。
经加载后，系统将自动提示项目启动成功，点击「进入」，即可跳转到一个新的界面——Notebook 界面。简单来说，Notebook 的特点就是可以分段运行代码、灵活调试等。
下一个步骤，则正式进入写代码阶段！
但是，今天的内容并不是如何写代码，而是需要在 AI Studio 上找一个现成的示例项目，复制代码。
为了体现 Notebook 的特点，此部分代码已被分成不同段落，用户点击任意一段代码块，可以看到代码块顶部出现了一行按钮，由上至下可依次点击每个代码块的「运行」按钮。
只要用户按正确的顺序运行了代码块，将会获得一些数据的输出。至此，用户已完成一个单机项目。（此过程略去代码编写和调试过程，用户熟悉操作后，可以自行尝试编写程序并运行，逐渐「进化」为代码高手。）
在变成高手的过程中，用户可能会发现单机项目的一个缺点：算力不足。当项目计算量不断提升，单机项目的训练效率开始降低，训练一个模型需要几个小时甚至几天，此时需要用到「集群项目」。
如何建立一个算力超强的「集群项目」？
AI Studio 为开发者准备了强大的 GPU 集群，提供充沛的算力。比如，网上常说的土豪 GPU 配置，是用户最熟悉的「四路泰坦」，拥有这种配置的主机可以通吃各路 3A 级游戏大作。
AI Studio 的 GPU 集群理论上能输出的算力，超过 10 个「四路泰坦」，而这些算力资源，是完全免费提供给开发者使用。所以在 AI Studio 上，理论上可以免费使用「四十路泰坦」跑线性回归模型（现实中 AI Studio 会为开发者们动态分配算力资源，要出现这种情况还是挺难的）。
如何使用「四十路泰坦」撸线性回归？
回到首页，点击「创建项目」，在「资源配置」中改成选择「程集群」，其他步骤和单机项目相同，完成创建，运行项目。这时，用户会发现代码编辑的界面略有不同，「集群项目」只有一个代码框，这与用户熟悉的代码编辑方式是一致的，同时也意味着在这里无法进行灵活的调试。
在此步骤，可以将单机项目的线性回归代码进行复制，点击页面右下角的「提交」，用户的代码就被保存并执行了，同时跳转到「历史任务页面」。
用户可在此页面可以看到所有任务的执行情况，并做如下操作：
下载输出: 下载任务输出文件, 文件格式 xxx(任务编号)_output.tar.gz
下载日志: 下载任务执行日志, 日志格式 xxx(任务编号)_log.tar.gz
终止任务: 在任务执行过程中, 可以点击终止任务
查看详情: 查看任务在执行时的代码版本内容
截至目前，用户已完成一个集群项目。
用单机项目调试，用集群项目训练。
经过以上两个实践可以得出一个经验，在处理算力需求较大的项目时，使用集群项目可以获得更多算力资源，在集群项目提交之前，可以建一个单机项目来调试代码，提高训练效果。
以上就是今天要给大家介绍的知识点，希望大家能在 AI Studio 中有所收获！
